为什么statsmodels的相关性和自相关函数在Python中会产生不同的结果？

Question

我需要获得两个不同的A系列和B系列之间的相关性以及A和B的自相关性。使用statsmodels提供的相关函数我得到了不同的结果，计算A和A的自相关是不一样的。计算A和A之间的相关性，为什么结果不同？。

这是我正在谈论的行为的一个例子：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import ccf
from statsmodels.tsa.stattools import acf

#this is the data series that I want to analyze
A = np.array([np.absolute(x) for x in np.arange(-1,1.1,0.1)])

#This is the autocorrelation using statsmodels's autocorrelation function
plt.plot(acf(A, fft=True))

#This the autocorrelation using statsmodels's correlation function
plt.plot(ccf(A, A))

Answer 1

这两个函数对布尔unbiased参数有不同的默认参数。要获得与acf(A, fft=True)相同的结果，请使用ccf(A, A, unbiased=False)。